Dirección: Dr. Jorge Alberto ZIMMERMANN
Fecha de realización: 14 al 18 de septiembre de 2026
Objetivo general: Brindar a los participantes las herramientas teóricas y prácticas necesarias para iniciarse en el uso del lenguaje R y del entorno RStudio aplicados al análisis, procesamiento y visualización de datos biológicos, promoviendo el trabajo reproducible y la interpretación de resultados experimentales.
Objetivos específicos:
- Introducir el manejo básico del lenguaje R y la estructura de trabajo en RStudio.
- Desarrollar competencias en la creación y manipulación de estructuras de datos, así como en la importación y limpieza de archivos experimentales.
- Aplicar las principales funciones de tidyverse para la organización, transformación y análisis de datos.
- Implementar visualizaciones biológicas utilizando ggplot2 como herramienta de comunicación científica.
- Incorporar prácticas de reproducibilidad y documentación mediante la elaboración de informes automatizados.
Contenidos:
Unidad 1 – Primeros pasos en R y RStudio
- Instalación de R y RStudio.
- Interacción con la consola de R: operaciones y objetos.
- Asignación, funciones básicas y uso de scripts.
- Exploración del entorno de RStudio y buenas prácticas iniciales.
Unidad 2 – Tipos y estructuras de datos
- Tipos básicos de datos: numéricos, texto y lógicos.
- Vectores, matrices, factores y data frames.
- Exploración de datos con funciones base.
Unidad 3 – Importación y manipulación de datos con tidyverse
- Introducción al concepto de tidy data.
- Paquete tidyverse.
- Importación de datos.
- Manipulación de tablas con dplyr.
- Exportación de resultados.
Unidad 4 – Visualización de datos con ggplot2
- Principios de la sintaxis de los gráficos.
- Creación de gráficos de barras, boxplots y dispersión.
- Personalización de temas, etiquetas, colores y escalas.
- Exportación de gráficos para informes científicos.
Unidad 5 – Integración y generación de informes reproducibles
- Introducción a R markdown/Quarto y estructura de archivos. qmd.
- Integración de texto, código y resultados.
- Elaboración de informes reproducibles con análisis y visualización.
- Ejercicio integrador final: análisis completo de un dataset biológico.

Condiciones de admisión:
- Dirigido a estudiantes de posgrado, investigadores y profesionales de las Ciencias Biológicas, Veterinarias y afines.
- No se requieren conocimientos previos de programación.
- Requisitos técnicos: computadora personal con Windows 7 o superior con conexión estable a internet.
Consultas e inscripciones:
- posgrado@fcv.unl.edu.ar
- +54 9 3496 561079